深度学习详解 - 第3页

本书以人工智能发展为时代背景，通过实际案例应用描述算法，为Python程序员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。主要从算法上分为数学、搜索、回溯、递归、排序、迭代、贪心、分治和动态规划等；从数据结构上分为字符串、数组、指针...

...知识：数学与统计学。作者借助大量具有现实意义的实例详细展示了什么是数据科学，介绍了从事数据科学工作需要用到的库，如NumPy、scikit-learn、pandas等，还在每章末尾推荐了很多学习资源，帮助你进一步巩固本书所学。

...选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。第二部分（第3~4章）深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分（第5~6章）探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型...

...通过大量的实战案例，详尽解析CSS的相关知识与常见问题。作者还为本书开发了专门的配套网站，进行实例展示、问题答疑。作为一本CSS深度学习的书，书中介绍大量许多前端开发人员都不知道的CSS知识点...

...C++ 和 Fortran 加速计算密集型应用程序，并广泛应用于深度学习、科学计算和高性能计算（HPC）等领域。CUDA C++ 编程指南是官方的综合资源，解释如何使用 CUDA 平台编写程序。它提供了 CUDA 架构、编程模型、语言扩展和性能指南的详细文档...

...深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了详实的考证还有有趣...

...本书概念阐述清楚，内容丰富翔实，语言通俗易懂，在较为全面地介绍人工智能进展的前提下对一些传统内容进行了取舍。书中详细介绍了人工智能、机器学习、深度学习等概念，以及深度学习开发框架、华为AI开发框架MindSpore...

...的深刻见解。 书中首先概述了数据科学方法的兴起以及生物学领域的范式转变，这一转变催生了计算生物学的革命，即通过计算机模拟进行生物实验和药物研发。作者详细介绍了人工智能和深度学习领域...

...结合起来，帮助读者深入理解推荐系统的工作原理，并能将其应用于实际问题中。书中不仅介绍了推荐系统的基本概念、发展历程，还详细阐述了多种推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解、深度学习等...

...家族成员的详解。第三部分（第6章）主要介绍自Java 8 引入的Stream，并且重点解释了具备高并发能力的并行流原理，以及如何自定义并行流等相关内容。第四部分（第7章）深入讲解了Metrics...